SmartCare Unit – Mimikmonitoring
Motivation
Schmerzen sind nicht nur eine unangenehme Erfahrung, sie setzen ebenfalls den menschlichen Körper unter Stress. Postoperative Schmerzen treten häufig nach chirurgischen Eingriffen auf und haben sowohl Einfluss auf das Wohlbefinden der Patienten als auch auf die Dauer und Qualität der Regenerationsphase. Aus diesem Grunde ist es eine der Aufgaben des Klinikpersonals, die Schmerzfreiheit der Patienten so weit wie möglich sicherzustellen. Während wache und ansprechbare Patienten in der Lage sind, das Personal auf ihre Schmerzen aufmerksam zu machen, sind schlafende oder betäubte Personen hierzu nicht fähig. Nichtsdestotrotz können auch betäubte Patienten unter Schmerzen leiden. Aus diesem Grund werden nicht ansprechbare Patienten auf Intensivstationen und in Aufwachräumen von Mitarbeitern überwacht und bei Bedarf mit Schmerzmitteln versorgt. Aktuell existiert jedoch kein Verfahren oder Messgerät, um Schmerzen zuverlässig durch Messung physikalischer Größen erkennen zu können. Aus diesem Grund achtet das Personal beim Rundgang vor allem auf den Gesichtsausdruck der Patienten, der auch bei sedierten Personen ein Indiz für den empfundenen Schmerz ist.
Ziele
Das Projekt Mimikmonitoring hat das Ziel, diese durch das Personal praktizierte Beurteilung des Schmerzniveaus anhand der Mimik der Patienten mit einem technischen Aufbau zu reproduzieren. Die Gesichter der Patienten sollen mit einer Infrarot-Thermographiekamera (IRT) aufgenommen werden und der Schmerzpegel soll mit Hilfe dieser Bilder laufend bestimmt werden. Hierzu sind seitens des LfB umfangreiche Forschungsarbeiten im Bereich der digitalen Bildverarbeitung notwendig. Der erste Schritt ist die Entwicklung einer zuverlässigen Methode für die Erkennung und Verfolgung von Gesichtern in IRT-Videos. Die besondere Herausforderung hierbei ist, dass thermographische Aufnahmen zum Teil erheblich andere Merkmale in Gesichtern darstellen als Videos, die mit herkömmlichen Kameras aufgenommen worden sind. Weiterhin ist der Kontrast in IRT-Daten gering, was die erreichbare Genauigkeit des Trackings weiter vermindert. Außerdem fehlen bislang Methoden für die zuverlässige und genaue Erkennung von wichtigen Gesichtspartien wie der Augen oder der Nase, die eine Vielzahl von potenziellen Informationen über den Schmerzpegel der Personen geben können. Nichtsdestotrotz muss die zu entwickelnde Methode eine hohe Genauigkeit und Robustheit bei Detektion und Tracking erreichen, um möglichst präzise Ortsinformationen über verschiedene Gesichtsbereiche liefern zu können. In einem weiteren Schritt muss eine Klassifikationsmethode für die Einschätzung des empfundenen Schmerzes anhand der Aufnahmen erforscht werden. Hierzu werden mittels Referenzdaten Machine-Learning-Algorithmen trainiert, die anschließend den Gesichtern in Echtzeit autonom einen Schmerzindex zuweisen sollen. Die Problematik hierbei ist die große Varianz in den IRT-Aufnahmen, die die Entwicklung eines robusten Klassifikators erschwert. In einem finalen Schritt werden alle Teilkomponenten zusammengefügt, um ein System zu ergeben, das dem medizinischen Personal den Einsatz in einem realen Intensivszenario ermöglicht.
Das Mimikmonitoring ist ein Projekt des SmartCareUnit-Netzwerks. Die Kernidee dieses Zusammenschlusses industrieller, akademischer und medizinischer Partner ist die Erarbeitung innovativer und zukunftsfähiger Konzepte in der Intensivmedizin. Es handelt sich um ein öffentlich gefördertes Projekt, das durch die Einbindung von Forschungseinrichtungen sowie Kleiner und Mittlerer Unternehmen die Wettbewerbsfähigkeit des deutschen Forschungs- und Industriestandorts sichern soll.
Abschlussarbeiten
Es werden regelmäßig neue Abschlussarbeiten im Bereich des Mimikmonitorings ausgeschrieben. Neben der Gesamtübersicht gibt es auch noch zahlreiche, noch nicht ausgeschriebene Themen, die gerne im persönlichen Gespräch vorgestellt werden.
Kooperationspartner
- Prof. Dr. Steffen Leonhardt, Medizinische Informationstechnik im Helmholtz-Institut für Biomedizinische Technik (MedIT), RWTH Aachen
- Prof. Dr. Vladimir Blazek, Medizinische Informationstechnik im Helmholtz-Institut für Biomedizinische Technik (MedIT), RWTH Aachen
- Prof. Dr. Rolf Rossaint, Klinik für Anästhesiologie, Universitätsklinikum Aachen
- Prof. Dr. Michael Czaplik, Klinik für Anästhesiologie, Universitätsklinikum Aachen
- Prof. Dr. Bettina Wiese, Institut für Psychologie, Personal- und Organisationspsychologie, RWTH Aachen
- Dr. Christian Burk, Institut für Psychologie, Personal- und Organisationspsychologie, RWTH Aachen
- Netzwerkpartner: www.smart-care-unit.de/partner.html
Drittmittel
- BMWi/ZIM, “SmartCareUnit– Mimikanalyse mit Hilfe geometrischer und dynamischer IRT-Merkmale und Entwicklung von Tracking Algorithmen”, Projektnr. 16KN035923
- OPSF645 – Cooling Upper Lip = Agony? (CUL=A) – Detecting Differential Responses to Psychosocial Stress through Thermal Infrared Tomography, RWTH Aachen
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